自然言語処理における畳み込みニューラルネットワークを理解する · けんごのお屋敷
最近、畳み込みニューラルネットワークを使ったテキスト分類の実験をしていて、知見が溜まってきたのでそれについて何か記事を書こうと思っていた時に、こんな記事をみつけました。 http://www.wildml.com/2015/11/understanding-convolutional-neural-networks-for-nlp 畳み込みニューラルネットワークを自然言語処理に適用する話なのですが、この記事、個人的にわかりやすいなと思ったので、著者に許可をもらって日本語に翻訳しました。なお、この記事を読むにあたっては、ニューラルネットワークに関する基礎知識程度は必要かと思われます。 ※日本語としてよりわかりやすく自然になるように、原文を直訳していない箇所もいくつかありますのでご了承ください。翻訳の致命的なミスなどありましたら、Twitterなどで指摘いただければすみやかに修正します。 以下
Nutch
Nutchの日本語化 インストール OS のインストール Ubuntu 8.10 デスクトップ版 (日本語 Remix) をインストールします java などのインストール $ sudo gedit /etc/apt/sources.list 以下の2行を追加 deb http://jp.archive.ubuntu.com/ubuntu/ intrepid main restricted deb http://jp.archive.ubuntu.com/ubuntu/ intrepid-updates main restricted deb http://jp.archive.ubuntu.com/ubuntu/ intrepid multiverse deb http://jp.archive.ubuntu.com/ubuntu/ intrepid-updates multiverse
自然言語処理における類似度学習(機械学習における距離学習)について - 武蔵野日記
Twitter でグラフ理論に関する話題が上がっていたので、最近調べている距離学習(distance metric learning)について少しまとめてみる。カーネルとか距離(類似度)とかを学習するという話(カーネルというのは2点間の近さを測る関数だと思ってもらえれば)。 この分野では Liu Yang によるA comprehensive survey on distance metric learning (2005) が包括的なサーベイ論文として有名なようだが、それのアップデート(かつ簡略)版として同じ著者によるAn overview of distance metric learning (2007) が出ているので、それをさらに簡略化してお届けする(元論文自体本文は3ページしかないし、引用文献のあとに表が2ページあって、それぞれ相違点と共通点がまとまっているので、これを見ると非
はてなグループの終了日を2020年1月31日(金)に決定しました - はてなの告知
はてなグループの終了日を2020年1月31日(金)に決定しました 以下のエントリの通り、今年末を目処にはてなグループを終了予定である旨をお知らせしておりました。 2019年末を目処に、はてなグループの提供を終了する予定です - はてなグループ日記 このたび、正式に終了日を決定いたしましたので、以下の通りご確認ください。 終了日: 2020年1月31日(金) エクスポート希望申請期限:2020年1月31日(金) 終了日以降は、はてなグループの閲覧および投稿は行えません。日記のエクスポートが必要な方は以下の記事にしたがって手続きをしてください。 はてなグループに投稿された日記データのエクスポートについて - はてなグループ日記 ご利用のみなさまにはご迷惑をおかけいたしますが、どうぞよろしくお願いいたします。 2020-06-25 追記 はてなグループ日記のエクスポートデータは2020年2月28
日本語形態素解析 - Japanese Morphological Analyzer
Visited: 5294 アルゴリズムによる日本語形態素解析(Japanese Morphological Analyzer by Algorithm) このプログラムは、テスト・研究用の短いプログラムで、辞書を使わずにアルゴリズムのみで解析しているので、正確な解析はできません。語頭・語末を漢字・カタカナ・平仮名の区別を頼りに解析しているので、平仮名ばかりの文に対応できません。言語解析の困難さがこのプログラムからもお分かりになるでしょう。 正しく解析するには、人間が持っている知識、すなわち日本語の規則、辞書、実世界における知識、推論などが必要です。その知識とは膨大な量のものですが、まずは部分的にも妥当な規則、辞書を作ってみることが大切でしょう。アルゴリズムだけからなるこのプログラムとは異なり、今研究中の規則や辞書の構成は言語学的にも妥当と思えるかどうか、という観点から研究しています
認知症ケアにおける回想法のメリット
認知症ケアに回想法を用いることで、さまざまなメリットが得られるということが、研究によって明らかになってきました。例えば、回想法を用いることで高齢者の認知機能の回復が期待できるといいます。高齢者は、最近のことについては忘れがちになる傾向が多く見られます。しかし、過去の思い出や出来事に関しては鮮明に思い出せる場合が多く、その記憶を回想法によって思い出し、自ら語るという行為をすることで認知機能の改善が図られるとされています。それは、認知症の高齢者についても同じことが言えるため、認知症ケアに回想法を取り入れて過去の記憶を掘り起こすことで、脳の働きを活性化する効果が期待できます。 また、回想法には高齢者の精神面を安定させる効果も期待されることから、認知症ケアとしてのメリットは大きいです。認知症をはじめとする記憶障害のある高齢者であっても、昔の出来事などについては鮮明に覚えていて記憶として残っているこ
辞書を使わずに同義語を解析する言語解析エンジン，Sematicsが発表
Sematicsは6月15日，言語解析エンジンの最新版「Perceptron Engine」を発表した。語句の辞書データを使わずに解析するため高速という。同社の従来エンジン「Automaton Parser」で実現していた形態素解析と構文解析に加え，文脈解析と意味解析の機能を備えた。 同社の言語解析エンジンの特徴は，語句の辞書データを用いずに解析を行うこと。辞書が必要ないため，高速に処理できるほか，フット・プリントをコンパクトにできる。「（パソコンを使って）1センテンスを1000分の2秒で解析できる。500センテンスの解析は1秒で済む」（代表取締役の吹谷和雄氏）という。 同社が開発した第1号のエンジンであるAutomaton Parserは，統計的確率論によって，形態素解析と構文解析を実行するソフトである。語句を分割した最小単位である形態素ごとに分けて品詞を付与し，文節の係り受けを解析する
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言語処理100本ノック 2015